Wie bereinigt und verarbeitet Scrapy Crawler-Daten?

Crawler-Datenverarbeitung ist ein entscheidender Schritt in Datenerfassungsanwendungen. Scrapy ist ein beliebtes Python-Crawler-Framework, das uns dabei helfen kann, die erforderlichen Informationen schnell und effizient aus Webseiten zu extrahieren. Ein Problem, mit dem wir jedoch häufig konfrontiert sind, ist die schlechte Qualität der Daten mit verschiedenen Störungen und Fehlern, was ihre Verwendung für spätere Analysen und Entscheidungen erschwert. Daher müssen Crawler-Daten bereinigt und vorverarbeitet werden, bevor Aufgaben wie Data Mining und maschinelles Lernen ausgeführt werden. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Scrapy Crawler-Daten bereinigt und verarbeitet.

1. Datenbereinigung

Datenbereinigung bezieht sich auf das Entfernen von Fehlern, unvollständigen oder nutzlosen Daten in der Datenverarbeitungsphase, um die Daten standardisierter und zuverlässiger zu machen. Im Folgenden sind einige gängige Datenbereinigungstechniken aufgeführt:

1) Doppelte Werte entfernen: Scrapy kann doppelte Daten erkennen und löschen. Verwenden Sie dazu einen einfachen Befehl wie folgt:

from scrapy.utils import dupefilter
from scrapy.dupefilters import RFPDupeFilter

dupefilter.RFPDupeFilter.from_settings(settings)

2) Fehlende Werte ergänzen: Scrapy kann die Methode fillna() verwenden um die fehlenden Werte einzugeben. Ersetzen Sie beispielsweise fehlende Werte durch den Mittelwert oder Median der Daten:

df.fillna(df.mean())
df.fillna(df.median())

3) Ausreißererkennung und -ausschluss: Scrapy kann die Z-Score-Methode verwenden, um Ausreißer zu erkennen und auszuschließen. Der Z-Score ist eine Standardisierungsmethode, die die Streuung von Beobachtungen misst, indem sie die Differenz zwischen jeder Beobachtung und ihrem Stichprobenmittel berechnet. Beobachtungen mit einem Z-Score über 3 können als Ausreißer betrachtet werden und sollten ausgeschlossen werden.

df[df.Zscore < 3]

2. Datenkonvertierung

Datenkonvertierung bezieht sich auf die Konvertierung von Daten von einer Form in eine andere, um die Anforderungen einer bestimmten Aufgabe zu erfüllen. Hier sind einige gängige Datentransformationstechniken:

1) Normalisierung: Scrapy kann die Min-Max-Methode verwenden, um Datenwerte in einen Bereich zwischen 0 und 1 umzuwandeln. Mit dieser Transformation können Datenwerte in verschiedenen Bereichen verglichen und vereinheitlicht werden.

df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

2) Standardisierung: Scrapy kann die Z-Score-Methode verwenden, um Daten in eine Verteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1 umzuwandeln. Diese Transformation kann verwendet werden, um Datenwerte unterschiedlicher Skalen und Einheiten auf derselben Skala zu vereinheitlichen.

df_stand = (df - df.mean()) / df.std()

3) Diskretisierung: Scrapy kann die Methode Pandas.cut() verwenden, um kontinuierliche Datenwerte in mehrere Intervallwerte zu diskretisieren. Diese Transformation kann verwendet werden, um kontinuierliche numerische Variablen in kategoriale Variablen umzuwandeln.

df['bins'] = pd.cut(df['formattime'], bins=[0,4,8,12,16,20,24], labels=['0-4', '4-8', '8-12', '12-16', '16-20', '20-24'])

3. Datenintegration

Datenintegration bezieht sich auf die Kombination von Datensätzen aus verschiedenen Quellen und Formaten in einem Datensatz zur Analyse und Anwendung. Im Folgenden sind einige gängige Datenintegrationstechniken aufgeführt:

1) Zusammenführen: Scrapy kann die Methode Pandas.merge() verwenden, um zwei Datensätze mit denselben oder unterschiedlichen Spalten in einem Datensatz zusammenzuführen. Durch diese Zusammenführung können Datensätze aus unterschiedlichen Zeiträumen und Orten zu einem großen Datensatz zusammengefasst werden.

df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id')

2) Verkettung: Scrapy kann die Methode Pandas.concat() verwenden, um zwei Datensätze mit gleichen oder unterschiedlichen Indizes zu einem Datensatz zu verketten. Diese Verbindung kann verwendet werden, um Datensätze aus demselben Zeitraum und demselben Standort zusammenzuführen.

df_concat=pd.concat([df1,df2])

3) Stapeln: Scrapy kann die Methode Pandas.stack() verwenden, um einen Satz von Spaltenwerten in einen Satz von Zeilenwerten umzuwandeln. Diese Transformation kann verwendet werden, um einen Datensatz vom Breitformat in das Langformat zu konvertieren.

df_stacked = df.stack()

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Scrapy ein leistungsstarkes Crawler-Framework ist, das ein hohes Maß an Freiheit und Flexibilität bei der Datenbereinigung und -verarbeitung bietet. Verschiedene Methoden, die Scrapy- und Pandas-Bibliotheken verwenden, können uns dabei helfen, rohe Crawler-Daten effektiv zu bereinigen und zu verarbeiten und so die Datenqualität und -zuverlässigkeit zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie bereinigt und verarbeitet Scrapy Crawler-Daten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!